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结合Kinect v2.0+ VS2012+openCV2.4.9，将Kinect v2.0获取得红外数据存到openCV2.4.9中，并输出
结合Kinect v2.0+ VS2012+openCV2.4.9，将Kinect v2.0红外数据存到openCV2.4.9类型的图像函数格式（Mat image）中，并将获取的kinect v2.0infrared图像输出到文件夹里保存.这里涉及到Kinect v2.0的打开，infrared数据的获取，以及与openCV2.4.9相结合的数据格式，还有使用sprintf_s函数将图像保存到指定的文件夹下。
- 2022-03-05 17:31:36下载
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nlm非均值局部matlab程序
nlm的matlab程序，以一片像素点为计算单元，不同于以往的一像素点为计算单元。运算时间稍长。基于局部算子的不同形式的TV模型用于彩色图像噪声去除时往往存在边缘模糊、纹理模糊、阶梯效应、Mosaic效应等问题。本文基于非局部算子概念将传统的Tikhonov模型、TV模型、MTV模型、CTV模型推广到NL-CT模型、
- 2022-03-03 14:39:29下载
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rgb2grayRGB图像转换成灰度图
以R、G、B为轴建立空间直角坐标系，则RGB图的每个象素的颜色可以用该三维空间的一个点来表示，而Gray图的每个象素的颜色可以用直线R=G=B上的一个点来表示。于是rgb转gray图的本质就是寻找一个三维空间到一维空间的映射，最容易想到的就是射影（即过rgb空间的一个点向直线R=G=B做垂线），事实上Matlab也是这样做的，并且有Gray = 0.29900 * R + 0.58700 * G + 0.11400 * B。
- 2022-03-13 06:41:03下载
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图像浏览源码，图像缩放、图像资源管理器 初级开发源码
应用背景看照片库的小程序，照片库查看器。打开图片的速度快，界面简洁，是增强和控制您的图像的小作品。可以帮助管理您的全部图像，井井有条，节省时间。更好地控制单个像素，自动编目以及随时调整，您会惊讶于这个有趣小作品！关键技术
1.软件名称：ImageSee
2.运行环境：Windows98及其更高版本。
3.开发环境：Delphi6.0
4.主要功能说明：
（1）以缩略图方式显示某一目录下所有图片文件。
（2）支持显示.txt .html文件并能够以语法高亮方式显示.pas文件(用Html和Xml技术分别实现)。
（3）软件界面任意组合，图片预览大小任意可调。
（4）以幻灯片方式（特技效果）显示某一目录下所有图片文件。
（5）放大、缩小及全屏显示图片。
（6）设置墙纸功能。
（7）打包生成html相册。
（8）图象编辑功能，包括：调整图片的亮度、对比度、饱和度，RGB调整，转换为灰度图及柔化、锐化、浮雕、雕刻、底片、曝光等多种滤镜。
（9）支
- 2022-03-14 05:12:56下载
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基于IALM（不精确的拉格朗日乘子法）的低秩稀疏图像去噪方法
本代码是利用凸优化对L1范数进行优化，从而达到对系数图像去噪的效果，输出为去噪后图像以及噪声图像，本代码对椒盐噪声去除效果尤为明显，而且迭代次数少，收敛速度快
- 2023-03-17 10:45:03下载
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调整视频感兴趣区域
Um 方案 com UMA Região de INTERESSE Definida Localidade： Não 唱法迪雷托不如法瑟 Vídeo-implementação 乌玛洛杉矶 + + com OpenCV 2.1 c。
- 2022-05-22 10:28:35下载
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VS2005+OpenCV实现汉字识别功能
程序主要是验证图像处理的一些算法，主要对印刷体汉字识别方法做了较为深入的研究，研究讨论了印刷体汉字的行切割以及列切割，同时研究了通过BP神经网路识别汉字的方法。首先，首先利用高斯平滑滤波器，对图像进行平滑处理，去掉了一些不必要的干扰。然后使用全局阈值法来进行二值化处理，随后分别利用水平投影和垂直投影相方法来对印刷体汉字进行行切割和列切割，最后通过已经训练好的BP神经网路对汉字进行识别。这个系统还有不是很完善的地方，一是它的识别精度还不是很高，这是因为没有采用特征提取的方法，只是简单的使用像素匹配的方法来对汉字进行识别；二是系统不是很稳定，有的时候设置同样的参数前后识别的结果就不相同。
- 2022-03-19 01:18:06下载
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运动物体的检测与跟踪
此源码对运动物体进行了跟踪和检测，运用C++语言，算法简单方便，程序十分容易调试出来。希望能对大家有帮助。
- 2022-02-10 01:09:30下载
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基于高度图的三维地形渲染
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- 2023-06-10 00:40:03下载
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视网膜血管切割
利用均值濾波、形態學運算、canny找邊緣來切割血管，医学图像处理是图像处理领域中的重点与难点问题之一。随着数字图像处理技术的快速发展,借助电子计算机等辅助手段,医学图像的提取方法以及图像质量都得到极大的提高。眼底视网膜图像是人体唯一可以非创伤直接观察的较深层微血管,对视网膜血管的分析研究有助于疾病的精确诊断。然而,由于视网膜血管图像的灰度分布不均匀,目标血管与图像背景的对比度低,再加上图像噪声的污染,使视网膜血管的自动分割非常困难。所以,通过建立眼底视网膜图像的计算机辅助分析系统,对眼底视网膜组织进行定量分析与定性检测,对临床眼科学的病理诊断具有非常重要的意义。本课题在查阅大量数字图像处理的文献基础之上,结合DRIVE眼底视网膜图像数据库模型,通过分析不同图像分割算法的特性,对眼底视网膜血管图像进行了分割实验与对比分析,主要过程如下：1.对视网膜图像预处理。通过分析RGB彩色系统模型,对各通道的视网膜图像进行对比度比较。掌握数字图像处理的基本操作方法
- 2023-06-03 16:00:04下载
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